- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT05963841
DIAGNÓSTICO DE MEDICINA NUCLEAR E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (NUMEDIA)
Contribuição para o diagnóstico e prognóstico de doenças com base na fusão de conhecimento especializado, ferramentas de imagem de medicina nuclear e inteligência artificial (IA)
Algoritmos de inteligência artificial para detecção de adenoma de paratireoide em varreduras de paratireoide O objetivo do estudo é desenvolver programas para a subtração automática de imagens planares e tomográficas de paratireoide e para a localização de adenomas de paratireoide usando ferramentas de inteligência artificial.
Critérios de inclusão Pacientes submetidos a um exame diagnóstico de paratireoide com duplo isótopo usando o protocolo padrão do Hospital Universitário de Besançon (injeção dupla de 123I e 99mTc, imagem pinhole, alta resolução de baixa energia (LEHR) e (tomografia por emissão de fóton único / tomografia computadorizada) SPECT/CT +/- (tomografia por emissão de pósitrons (PET) colina).
Desfechos secundários Concordância entre diagnósticos feitos por médicos nucleares usando ambos os métodos (método atual e novo método de tratamento).
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Estado da arte :
A cintilografia planar das glândulas paratireoides oferece bom desempenho diagnóstico. A introdução do SPECT associado à TC há dez anos melhorou a localização anatômica, facilitando a cirurgia.
Com varreduras de isótopos duplos, o médico precisa subtrair as imagens para destacar os adenomas da paratireoide e usar os cortes de SPECT/CT para identificar a localização exata dos adenomas.
Vários pacotes de software, fornecidos por editores de software de processamento de imagens de medicina nuclear, estão disponíveis no mercado, mas exigem inúmeras ações por parte dos médicos, o que reduz a reprodutibilidade e exige uma curva de aprendizado para o médico.
Pesquisar hipóteses :
As imagens foram feitas como parte do diagnóstico do paciente, sem qualquer aquisição adicional em relação à rotina clínica.
As aquisições foram de boa qualidade, com boa centralização da tireoide nas imagens.
As 3 aquisições Pinhole, LEHR e SPECT/CT foram realizadas após a injeção de iodo 123 e 3 horas após tecnécio 99m.
Resultados esperados :
Criação de um programa para subtração automática de imagens planares e tomográficas. Use algoritmos de inteligência artificial para ajudar os médicos em seus diagnósticos.
Objetivo principal :
Desenvolvimento de um programa de assistência diagnóstica baseado em inteligência artificial.
Objetivos secundários:
Criação de um programa automático para subtração de imagens de paratireóides com duplo isótopo. Esse processamento de imagem é um pré-requisito para métodos de análise de inteligência artificial.
Critério de inclusão :
Homens e mulheres com mais de 18 anos de idade que realizaram cintilografia de paratireoide com duplo isótopo.
Nenhuma recusa em usar os dados para fins de pesquisa Dados retrospectivos (após 13/04/2022: Data de postagem das informações do paciente no departamento) e dados prospectivos
Critérios de não inclusão:
Recusa do paciente em usar dados para fins de pesquisa Pacientes que não se beneficiaram do protocolo de aquisição padrão (injeção de 123I seguida de 99mTc 3 horas após as aquisições LEHR, PINHOLE e SPECT/CT).
Descrição da metodologia de pesquisa:
Estudo retrospectivo e prospectivo com dados de prontuários de pacientes que atenderam aos critérios de elegibilidade. Nenhum exame adicional foi realizado no paciente.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Laurent COMAS
- Número de telefone: 0381218477
- E-mail: lcomas@chu-besancon.fr
Estude backup de contato
- Nome: Laurent COMAS
- E-mail: lcomas@chu-besancon.fr
Locais de estudo
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Besançon, França, 25030
- Recrutamento
- CHU Besançon
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Contato:
- Laurent COMAS
- Número de telefone: 0381218477
- E-mail: lcomas@chu-besancon.fr
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Homens e mulheres com mais de 18 anos de idade que realizaram cintilografia de paratireoide com duplo isótopo.
- Nenhuma recusa em usar dados para fins de pesquisa
- Dados retrospectivos (após 13/04/2022: Data de postagem das informações do paciente no departamento) e dados prospectivos
Critério de exclusão:
- Recusa do paciente em usar dados para fins de pesquisa
- Pacientes que não se beneficiaram do protocolo de aquisição padrão (injeção de 123I seguida de 99mTc 3 horas após as aquisições de LEHR, PINHOLE e SPECT/CT)
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Desenvolvimento de um programa de diagnóstico de inteligência artificial
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 4 anos
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Desenvolvimento de um programa de diagnóstico de inteligência artificial
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até a conclusão do estudo, uma média de 4 anos
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Desenvolvimento de um programa automático para subtração de imagens de paratireóides com duplo isótopo.
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 2 anos
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Desenvolvimento de um programa automático para subtração de imagens de paratireóides com duplo isótopo.
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até a conclusão do estudo, uma média de 2 anos
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Colaboradores e Investigadores
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 2023/796
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